Target tracking using laser range finder with occlusion

摘要

Este trabalho apresenta uma técnica para a detecção e seguimento demúltiplos alvos móveis usando um sensor de distâncias laser em situações deforte oclusão. O processo inicia-se com a aplicação de filtros temporais aosdados em bruto de modo a eliminar o ruído do sensor seguindo-se de umasegmentação em várias fases com o objectivo de contornar o problema daoclusão. Os segmentos obtidos representam objectos presentes no ambiente.Para cada segmento um ponto representativo da sua posição no mundo écalculado, este ponto é definido de modo a ser relativamente invariante àrotação e mudança de forma do objecto. Para fazer o seguimento de alvosuma lista de objectos a seguir é mantida, todos os objectos visíveis sãoassociados a objectos desta lista usando técnicas de procura baseadas naprevisão do movimento dos objectos. Uma zona de procura de forma elíptica édefinida para cada objecto da lista sendo nesta zona que se dará aassociação. A previsão do movimento é feita com base em dois modelos demovimento, um de velocidade constante e um de aceleração constante e comaplicação de filtros de Kalman. O algoritmo foi testado em diversas condiçõesreais e mostrou-se robusto e eficaz no seguimento de pessoas mesmo emsituações de extensa oclusão. ABSTRACT: In this work a technique for the detection and tracking of multiple movingtargets in situations of strong occlusion using a laser rangefinder is presented.The process starts by the application of temporal filters to the raw data in orderto remove noise followed by a multi phase segmentation with the goal ofovercoming occlusions. The resulting segments represent objects in theenvironment. For each segment a representative point is defined; this point iscalculated to better represent the object while keeping some invariance torotation and shape changes. In order to perform the tracking, a list of objects tofollow is maintained; all visible objects are associated with objects from this listusing search techniques based on the predicted motion of objects. A searchzone shaped as an ellipse is defined for each object; it is in this zone that theassociation is preformed. The motion prediction is based in two motion models,one with constant velocity and the other with constant acceleration and in theapplication of Kalman filters. The algorithm was tested in diverse realconditions and shown to be robust and effective in the tracking of people evenin situations of long occlusions.